基于室內(nèi)多移動(dòng)源的語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)研究.pdf

1、隨著通信技術(shù)和多媒體技術(shù)的日益發(fā)展，語(yǔ)音信號(hào)成為人機(jī)交互過(guò)程中的重要工具，更是人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢商娲慕涣髂Ｊ健５怯捎诃h(huán)境的多變性和復(fù)雜性，人們往往不能得到純凈的語(yǔ)音信號(hào)，通常包含背景噪聲和混響成分，背景噪聲和混響的存在影響了人們的聽(tīng)覺(jué)感受。當(dāng)干擾信號(hào)淹沒(méi)純凈語(yǔ)音信號(hào)時(shí)，人耳就無(wú)法分辨語(yǔ)音的真實(shí)含義，嚴(yán)重影響到人們的日程生活。因此，必須通過(guò)語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)對(duì)接收到的語(yǔ)音信號(hào)降噪和去混響處理，以此來(lái)改善語(yǔ)音的質(zhì)量，提高語(yǔ)音的可懂度。

2、　　室內(nèi)語(yǔ)音信號(hào)傳感器接收到的觀測(cè)信號(hào)中常常含有背景噪聲和混響，為了從觀測(cè)信號(hào)中分離、提取出高質(zhì)量的語(yǔ)音信號(hào)，本文首先采用多窗譜估計(jì)的改進(jìn)法去除背景噪聲。在分離過(guò)程中針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)源數(shù)與傳感器數(shù)目的關(guān)系，分別選取不同的算法進(jìn)行盲源分離。但分離出的語(yǔ)音信號(hào)還存在混響成分的影響，因此，還需對(duì)分離出的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析，以便找到更合適、更有效的語(yǔ)音增強(qiáng)后處理方法。
　　本論文的主要工作包括以下幾個(gè)部分：
　　室內(nèi)環(huán)境下，由于環(huán)境噪聲以

3、及墻壁對(duì)聲音信號(hào)的反射，語(yǔ)音信號(hào)傳感器接收到的信號(hào)是帶有噪聲和混響的混合信號(hào)。在對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行分離之前，必須要提高分離信號(hào)的信噪比。本文采用多窗譜估計(jì)的改進(jìn)法作為預(yù)處理過(guò)程，首先對(duì)觀測(cè)信號(hào)消噪，使其具有更高的信噪比，以滿(mǎn)足盲源分離的基本要求。
　　實(shí)際環(huán)境中的盲分離問(wèn)題通常是卷積混合模型，然而卷積問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為頻域中的線性問(wèn)題，因此，本文只討論了線性瞬時(shí)混合條件下的盲源分離。本文首先介紹了獨(dú)立分量分析（ICA）、快速獨(dú)立成分分析（

4、FastICA）、主成分分析（PCA）、稀疏成分分析（SCA）以及拓展四階累積量矩陣法估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)源數(shù)，從而根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)源數(shù)與傳感器數(shù)的關(guān)系將盲源分離分為三種類(lèi)型：正定盲源分離，超定盲源分離，欠定盲源分離。根據(jù)這三種類(lèi)型提出了自適應(yīng)盲源分離算法，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。
　　分離出的語(yǔ)音信號(hào)還存在混響成分，需要進(jìn)行后處理去混響。本文介紹了混響的相關(guān)知識(shí)以及復(fù)倒譜的概念、性質(zhì)。根據(jù)房間沖激響應(yīng)和純凈語(yǔ)音信號(hào)在復(fù)倒譜域的分布范圍不同，文中采用